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종단적 반복 측정 데이터 분석을 위해 통계적 방법에는 무작위 효과 모델, 고정 효과 모델 및 일반화 추정 방정식 방법이 포함됩니다. 우리는 이러한 접근 방식이 연속적, 이분법적 또는 수치적 결과의 평균에서 공변량 효과를 평가하기 위해 기초하는 가정을 검토합니다. 이러한 모델을 구현하기 위한 통계 소프트웨어에 대한 접근은 여러 분야에서 광범위한 적용으로 이어졌습니다. 그러나 특정 설정에서 어떤 모델이 적합할 수 있는지를 확인하기 위해서는 그들의 중요한 가정에 신중한 고려가 필요합니다. 경험적 결과에서 존재할 수 있는 유사점과 차이점을 설명하기 위해, 우리는 구조화된 도구를 사용하여 저소득 임산부의 우울 증상을 평가한 연구를 사용하여 최대 five 번에 걸친 사전 및 사후 평가를 포함합니다. 이러한 방법들 간의 개념적 차이를 이해하는 것은 경험적으로 실질적으로 차이가 없을 수 있지만 적절한 적용을 위해 중요합니다. 특정 응용에서 모델의 선택은 다루어지는 관련 질문에 따라 달라질 것이며, 이는 또 관련된 설계 및 데이터 수집 방식에 정보를 제공합니다.
Gardiner et al. (금요일,)은 이 질문을 연구했습니다.
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